<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="regularsize">
        <h2>Objekte mit Deep Learning klassifizieren</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-F31B4A21-3E5C-4667-B66B-155CC35CD62B-web.png" alt="Objekte mit Deep Learning klassifizieren"></h2>
        <hr/>
    <p>Dieses Werkzeug f&uuml;hrt ein trainiertes Deep-Learning-Modell in einem Eingabe-Raster und einer optionalen Feature-Class aus und erstellt eine Feature-Class oder Tabelle, in der jedes Eingabeobjekt &uuml;ber eine zugewiesene Klassenbeschriftung verf&uuml;gt.
    </p>
    <p>Wenn die Option  <b>Aktuelle Kartenausdehnung verwenden</b> aktiviert ist, wird nur die Raster-Fl&auml;che analysiert, die in der aktuellen Kartenausdehnung sichtbar ist. Wenn diese Option deaktiviert ist, wird auch dann das gesamte Raster analysiert, wenn es sich au&szlig;erhalb der aktuellen Kartenausdehnung befindet.
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="inputRaster">
        <div><h2>Bild für die Klassifizierung von Objekten auswählen</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Das Eingabebild f&uuml;r die Ermittlung von Objekten.
            </p> 
        </div>
    </div>
    <div id="inputfeatures">
        <div><h2>Feature-Layer für Objekte auswählen (optional)</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Der Punkt-, Linien- oder Polygon-Eingabe-Feature-Layer, der die Position jedes zu klassifizierenden und zu beschriftenden Objekts identifiziert. Jede Zeile im Eingabe-Feature-Layer repr&auml;sentiert ein einzelnes Objekt.
            </p>
            <p>Wenn kein Eingabe-Feature-Layer angegeben ist, wird angenommen, dass jedes Eingabebild ein einzelnes zu klassifizierendes Objekt enth&auml;lt. Wenn das Eingabebild oder die Eingabebilder einen Raumbezug verwenden, ist die Ausgabe des Werkzeugs ein Feature-Layer, in dem die Ausdehnung jedes Bildes als Begrenzungsgeometrie f&uuml;r jede beschriftete Feature-Class verwendet wird. Wenn das Eingabebild oder die Eingabebilder keinen Raumbezug verwenden, ist die Ausgabe des Werkzeugs eine Tabelle mit den Bild-ID-Werten und Klassenbeschriftungen f&uuml;r jedes Bild.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="model">
        <div><h2>Deep-Learning-Modell für die Klassifizierung von Objekten auswählen</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Das Eingabe-Deep-Learning-Paketelement ( <code>.dlpk</code>).
            </p>
            <p>Das Deep-Learning-Paket besteht aus der JSON-Datei mit der Esri Modelldefinition ( <code>.emd</code>), der bin&auml;ren Datei des Deep-Learning-Modells und optional aus der zu verwendenden Python-Raster-Funktion.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="modelArguments">
        <div><h2>Argumente für das Deep-Learning-Modell angeben</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Die Funktionsargumente werden in der Python-Raster-Funktionsklasse definiert, die vom Eingabemodell referenziert wird. Hier geben Sie zus&auml;tzliche Deep-Learning-Parameter und Argumente f&uuml;r Experimente und Verfeinerungen wie den Konfidenzschwellenwert zur Anpassung der Empfindlichkeit an.
            </p>
            <p>Die Namen der Argumente werden vom Werkzeug durch Lesen des Python-Moduls im Raster-Analyse-Server ausgef&uuml;llt.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="classLabelField">
        <div><h2>Feldname für die Klassenbeschriftung definieren</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Der Name des Feldes f&uuml;r die Klassifizierungsbeschriftung im Ausgabe-Feature-Layer.
            </p>
            <p>Falls kein Feldname angegeben ist, wird das neue Feld  <i>ClassLabel</i> im Ausgabe-Feature-Layer erstellt.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="processAllRasterItems">
        <div><h2>Verarbeitungsmodus</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Legt fest, wie alle Raster-Elemente in einem Image-Service verarbeitet werden. 
                <ul>
                    <li> <b>Als mosaikiertes Bild verarbeiten</b>: Alle Raster-Elemente im Image-Service werden zusammen mosaikiert und verarbeitet. Dies ist die Standardeinstellung.
                    </li>
                    <li> <b>Alle Raster-Elemente separat verarbeiten</b>: Alle Raster-Elemente im Image-Service werden als separate Bilder verarbeitet.
                    </li>
                </ul>
                .
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputFeatureClass">
        <div><h2>Name des Ergebnis-Layers</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Der Name des Layers, der in  <b>Eigene Inhalte</b> erstellt und der Karte hinzugef&uuml;gt wird. Der Standardname basiert auf dem Werkzeugnamen und dem Namen des Eingabe-Layers. Wenn der Layer bereits vorhanden ist, werden Sie aufgefordert, einen anderen Namen einzugeben.
            </p>
            <p>Sie k&ouml;nnen den Namen eines Ordners in  <b>Eigene Inhalte</b> angeben, in dem das Ergebnis &uuml;ber das Dropdown-Feld <b>Ergebnis speichern in</b> gespeichert wird.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
